spss函数大全解读资料

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第四章 SPSS的基本统计分析知识讲解

多选项分析
多选项分析的基本思路
– 定义多选项变量集 – 多选项频数分析 – 多选项交叉分组下的频数分析
多选项分析
定义多选项变量集
目的:将已分解的变量定义为一个集合,便于进行多选项分析
– 菜单选项:analyze->multiple response->define sets – 从原变量中选取被分解的变量(数值型)到variables in
进一步计算
– cells选项:选择在频数分析表中输出各种百分比.
row:行百分比(Row pct); column:列百分比(Col pct); total:总百分比(Tot pct);
分析列联表中变量间的关系
目的：
通过列联表分析，检验行列变量之间是否独立。
方法：
– 卡方检验：对品质数据的相关性进行度量
频数分析
基本操作步骤
(1)菜单选项:analyze->descriptive statistics->frequencies (2)选择几个待分析的变量到variables框. (3)chart选项，选择所需要的图形
计算描述统计量
目的
– 精确把握变量的总体分布状况，了解数据的集中趋势、离散趋势、对称程度、陡峭程度。
– 菜单选项:analyze->multiple response->crosstabs
频数分析
目的
粗略把握变量值的分布状况。
例：研究被调查者的特征（如：性别、年龄、收入）研究被调查者对某个问题的总体看法（如：教学方式、选修课程）研究被调查者某方面的状态（如：购买家电的类型、居民月支出状况）
采用的方法
– 计算频分布表：包括计算频数、累计频数、百分比、累计百分比

SPSS相关性分析专题知识

散点图
经过观察散点图能够直观旳发觉变量之间旳统计关系以及它们旳强弱程度和数据正确可能走向。散点图以横轴表达两个变量中旳一种变量，以纵轴表达另一种变量，将两个变量之间相相应旳变量值以坐标点旳形式逐一标在直角坐标系中，经过点旳分布形状、分布模式和疏密程度来形象描述两个变量之间旳有关关系。
设D是两个变量每对数据旳等级差，n是样本量。则Spearman有关系数为：
n
6
D
2 i
r 1
i1
n (n 2 1)
n
n
2
Di2 (Ui Vi )
i1
i0
Kendall旳tau-b(K)
Kendall旳系数是另一种计算定序变量之间或者定序和尺度变量之间有关系数旳措施。 Spearman旳等级有关系数能够以便检验两个定序变量是否有关，但是极难详细解释两个变量怎样有关及有关程度。Kendall旳等级有关系数能够同步反应两个变量旳有关程度。
DW t2 n
et2
2(1 )
t2
DW=2表达无自有关，在0-2之间阐明存在正自有关，在2-4之间阐明存在负旳自有关。一般情况下，DW值在之间即可阐明无自有关现象。
曲线估计
变量之间旳关系分为本质线性关系和本质非线性关系。本质线性关系是经过变量变换能够转化为线性有关旳。
SPSS曲线估计还能够以时间为解析变量。
有关分析旳作用
判断变量之间有无联络拟定有关关系旳体现形式及有关分析措施把握有关关系旳方向与亲密程度为进一步采用其他统计措施进行分析提供根据用来进行预测
有关分析和回归分析区别
有关分析：假如仅仅研究变量之间旳相互关系旳亲密程度和变化趋势，并用合适旳统计指标描述。

SPSS的常用的一些函数大全

算术函数ABS(numexpr) 数值。

返回numexpr（必须为数值）的绝对值。

ARSIN(numexpr) 数值。

返回numexpr 的反正弦（以弧度为单位），求出的值必须为-1 和+1 之间的数字值。

ARTAN(numexpr) 数值。

返回numexpr 的反正切（以弧度为单位），numexpr 必须为数字值。

COS(radians) 数值。

返回radians 的余弦（以弧度为单位），radians 必须为数字值。

EXP(numexpr) 数值。

返回e 的numexpr 次幂，其中e 是自然对数的底数，而numexpr 是数值。

较大的numexpr 值可能会产生超过机器性能的结果。

LN(numexpr) 数值。

返回以e 为底数的numexpr 的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。

LNGAMMA(numexpr) 数值。

返回numexpr 的完全Gamma 函数的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。

LG10(numexpr) 数值。

返回以10 为底数的numexpr 的对数，numexpr 必须为大于0 的数值。

MOD(numexpr,modulus) 数值。

返回numexpr 除以modulus 所得到的余数。

两个参数都必须为数值，且modulus 不得为0。

RND(numexpr) 数值。

返回对numexpr 舍入后产生的整数，numexpr 必须为数值。

刚好以 .5 结尾的数值将舍去0 以后的数值。

SIN(radians) 数值。

返回radians 的正弦（以弧度为单位），radians 必须为数字值。

SQRT(numexpr) 数值。

返回numexpr 的正平方根，numexpr 必须为非负数。

TRUNC(numexpr) 数值。

返回numexpr 被截断为整数（向0 的方向）的值。

统计函数后缀.n 可在所有统计函数中使用以指定有效参数的数目。

例如，仅当至少两个变量含有效值时，MEAN.2(A,B,C,D) 对变量A、B、C 和D 返回其有效值的均值。

用spss求函数参数

04
多元线性回归分析
多元线性回归模型简介
多元线性回归模型是一种统计学方法，用于研究多个自变量与因变量之间的线性关系。
它通过建立数学模型来描述因变量如何受到多个自变量的影响，并估计每个自变量的系数。
这些系数反映了自变量对因变量的影响程度和方向。
多元线性回归模型的适用条件
因变量与自变量之间存在线性关系
SPSS软件简介
历史与发展
SPSS成立于1968年，最初是为社会科学领域的研究者提供统计分析工具。随着计算机技术的不断发展，SPSS的功能和适用范围也不断扩展，成为全球众多研究者、学生和数据分析师的首选工具。
主要功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析、非参数检验等多种功能，能够满足不同领域的数据分析需求。
点击“确定”开始进行多元线性回归分析。
SPSS将输出回归结果，包括回归系数、标准误、显著性水平等统计指标，以及模型摘要和方差分析表等。
05
非线性回归分析
非线性回归模型简介
非线性回归模型
非线性回归模型是一种用于描述因变量和自变量之间非线性关系的统计模型。它扩展了线性回归模型，允许自变量和因变量
02 解读回归系数，了解自变量对因变量的影响程度和方向。
03 根据需要，进行模型优化和调整，以提高预测精度。
03
线性回归分析
线性回归模型简介
01
02
03
线性回归模型是一种预测模型，用于描述因变量与一个或多个自变量
之间的线性关系。
在线性回归模型中，因变量是我们要预测的目标变量，而自变量是我们用来预测因变量的变
之间的关系是非线性的。
目的
通过非线性回归分析，我们可以探索和描述因变量与一个或多个自变量之间的复杂关系，并估计这些关系中的参数。

数据统计分析SPSS教程完整版

市场研究
市场细分
利用SPSS对市场数据进行统计分析，识别不同消费群体的特征和需求，为市场细分提供依据。
营销策略制定
通过SPSS分析市场趋势和消费者行为，为企业制定有针对性的营销策略提供数据支持。
社会调查与分析
要点一
社会问题研究
利用SPSS对社会问题进行定量分析，探究问题背后的原因和影响因素。
线性回归分析
线性回归分析概述
01
线性回归分析是预测一个因变量与一个或多个自变量之间线性
关系的方法。
最小二乘法
02
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，通过最小化预测值与
实际值之间的平方差来估计回归系数。
多元线性回归
03
当一个因变量受到多个自变量的影响时，可以使用多元线性回
归来预测其值。
非线性回归分析
非线性回归分析概述
非线性回归分析是预测因变量与自变量之间非线性关系的方法。
多项式回归
多项式回归是一种常见的非线性回归形式，通过将自变量多次方来拟合非线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法，通过将因变量转换为概率值来进行预测。
06
聚类分析与判别分析
K-均值聚类分析
总结词
独立样本T检验
总结词
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
独立样本T检验用于比较两个独立样本的均值。在独立样本T检验中，我们假设两个样本分别来自不同的总体，并检验这两个总体的均值是否存在显著差异。通过计算T统计量，我们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验
总结词
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。

SPSS公式总结

心理统计常用公式总结1 、组数 K （总体分布为正态）（ N 为数据个数， K 取近似整数）2 、算术平均数3 、中数4 、众数5 、加权平均数，其中 W i 为权数，其中为各小组的平均数， n i 为各小组人数6 、几何平均数，其中 n 为数据个数， X i 为数据的值7 、调和平均数8 、方差与标准差，其中9 、变异系数，其中 S 为标准差， M 为平均数10 、标准分数，其中 X 为原始数据，为平均数， S 为标准差11 、全距 R ＝最大数－最小数12 、平均差13 、四分差，其中 L b 为该四分点所在组的精确下限， F b 为该四分点所在组以下的累加次数，和为该四分点所在组的次数， i 为组距， N 为数据个数14 、积差相关基本公式：，其中, ， N 为成对数据的数目， S x 、 S y 分别为 X 和 Y 的标准差变形：差法公式：用估计平均数计算：用相关表计算：15 、斯皮尔曼等级相关，其中 D 为各对偶等级之差直接用等级序数计算：，其中 R X 、 R Y 分别为二变量各等级数有相同等级时：16 、肯德尔等级相关有相同等级：17 、点二列相关，其中是两个二分变量对偶的连续变量的平均数，p 、 q 是二分变量各自所占的比率， p+q=1 ， S t 是连续变量的标准差18 、二列相关，其中 S T 与是连续变量的标准差与平均数， y 为 P 的正态曲线的高度19 、多系列相关，其中 P i 为每系列的次数比率， y 1 为每一名义变量下限的正态曲线高度， y h 为每一名义变量上线的正态曲线高度，为每一名义变量对偶的连续变量的平均数， S t 为连续变量的标准差20 、总体为正态，σ 2 已知：21 、总体为正态，σ 2 未知：22 、23 、24 、。

spss语法总结归纳

spss语法总结归纳SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和分析中。

SPSS语法是一种命令式的语言，通过编写语法脚本来完成各种数据处理和统计分析任务。

本文将对SPSS语法进行总结归纳，帮助读者更好地掌握SPSS语法的基本使用方法。

一、数据导入与整理在开始进行数据处理和分析前，需要将原始数据导入SPSS软件，并进行必要的整理和清洗。

1. 数据导入使用"GET DATA"命令可以导入各种数据格式的文件，如Excel、CSV等。

可以指定文件路径和名称，也可以通过对话框选择文件。

导入后的数据将被自动命名为默认的数据集名称。

2. 变量定义在导入数据后，需要对变量进行定义和设置。

使用"VARIABLES"命令可以完成变量定义。

可以指定变量名称、变量类型（如数值型、字符型等）、缺失值定义等信息。

3. 数据整理对于数据集中的无效数据或缺失值，可以使用SPSS语法进行处理。

例如，可以使用"SELECT IF"命令根据某个变量的条件进行数据筛选；使用"RECODE"命令对变量进行重编码；使用"COMPUTE"命令计算新的变量等。

二、数据分析与统计SPSS语法有丰富的统计分析功能，下面将介绍常用的一些统计分析命令。

1. 描述统计描述统计是对数据进行概括和总结的方法。

使用"DESCRIPTIVES"命令可以计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量；使用"FREQUENCIES"命令可以计算变量的频数和频率分布。

2. 参数检验参数检验是对样本数据与总体进行比较的方法，主要用于推断性统计分析。

使用"T-TEST"命令可以进行两组样本均值的差异检验；使用"ONEWAY"命令可以进行多组样本均值的差异检验。

SPSS操作归纳总结(全)

SPSS操作归纳总结一、成绩分析（集中量和差异量）如：某校高一甲板40名学生的化学测验分数操作：Analyze——Descriptive Statistics—Frequencies（频数）二、相关量1、积差相关系数如：40名学生的数学和化学成绩操作：Analyze——Correlate（相关）——BIvariate（双变量）结论：在0.01水平上学生的化学成绩与生物成绩相关，也就是说我们有99%的把握说学生的化学成绩与生物成绩密切相关。

分析：若Sig.(2-tailed)的值<0.05，则相关程度密切若Sig.(2-tailed)的值<0.01，则相关程度非常密切若Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切2、点双列相关系数如：求若干名考生的生物成绩与性别之间的相关系数，并判断他们之间有无相关关系？操作：Analyze——Correlate（相关）——BIvariate（双变量）分析：Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切。

结论：在0.05水平上学生的生物成绩与性别无密切相关，也就是说我们没有95%的把握说学生的生物成绩与性别密切相关，或者说学生的生物成绩和性别无密切关系。

3、等级相关系数如：高考总分与生物等级、化学等级的相关操作：Analyze ——Correlate （相关）——BIvariate （双变量）注：相关系数为负值，说明为负相关，正值为正相关，而且绝对值越大，相关性越大。

该题中男表示为1，女表示为0，该结果为负值，说明女的成绩好，而男的成绩不好。

分析：Sig.(2-tailed)的值>0.05，则相关程度不密切。

结论：在0.05水平上学生的三科总分与物理等级无密切相关，也就是说我们没有95%的把握说学生的三科总分与物理等级密切相关，或者说学生的三科总分与物理等级无密切关系。

补充：“物理等级”转换成“等级数”操作：Transform——Recode——Into different variables三、考试质量的分析1、难度分析（P）Analyze——Descriptive Statistics—Frequencies结论：客观题的难度P ——直接看得分的valid percent主观题的难度P——mean 除以该题的总分值2、区分度分析（1）用相关系数法求试题的区分度某一题的得分与该生总分的相关程度作为该题的区分度。

SPSS公式总结

心理统计常用公式总结1 1 、组数、组数、组数 K K K （总体分布为正态）（总体分布为正态）（ N N 为数据个数，为数据个数，为数据个数， K K K 取近似整数）取近似整数）2 2 、算术平均数、算术平均数3 3 、中数、中数4 4 、众数、众数5 5 、加权平均数、加权平均数，其中，其中 W i W i W i 为权数为权数，其中为各小组的平均数，为各小组的平均数， n i n i n i 为各小组人数为各小组人数6 6 、几何平均数、几何平均数、几何平均数，其中，其中 n n n 为数据个数，为数据个数，为数据个数， X i X i X i 为数据的值为数据的值为数据的值7 7 、调和平均数、调和平均数、调和平均数8 8 、方差与标准差、方差与标准差、方差与标准差，其中其中9 9 、变异系数、变异系数、变异系数，其中，其中 S S S 为标准差，为标准差，为标准差， M M M 为平均数为平均数为平均数10 10 、标准分数、标准分数、标准分数，其中，其中 X X X 为原始数据，为原始数据，为原始数据，为平均数，为平均数， S S S 为标准差为标准差为标准差 11 11 、全距、全距、全距 R R R ＝最大数－最小数＝最大数－最小数＝最大数－最小数12 12 、平均差、平均差、平均差13 13 、四分差、四分差、四分差，其中，其中 L b L b L b 为该四分点所在组的精确下限，为该四分点所在组的精确下限，为该四分点所在组的精确下限， F b F b F b 为该四分点所在组以下的累加次数，为该四分点所在组以下的累加次数，为该四分点所在组以下的累加次数，和为该四分点所在组的次数，为该四分点所在组的次数， i i i 为组距，为组距，为组距， N N N 为数据个数为数据个数为数据个数14 14 、积差相关、积差相关、积差相关基本公式：基本公式：，其中，其中, , ，， N N 为成对数据的数目，为成对数据的数目，为成对数据的数目， S x S x S x 、、 S y S y 分别为分别为分别为 X X X 和和 Y Y 的标准差的标准差的标准差变形：变形：差法公式：差法公式：用估计平均数计算：用估计平均数计算：用相关表计算：用相关表计算：15 15 、斯皮尔曼等级相关、斯皮尔曼等级相关、斯皮尔曼等级相关，其中，其中 D D D 为各对偶等级之差为各对偶等级之差为各对偶等级之差直接用等级序数计算：直接用等级序数计算：，其中，其中 R X R X R X 、、 R Y R Y 分别为二变分别为二变量各等级数量各等级数有相同等级时：有相同等级时：16 16 、肯德尔等级相关、肯德尔等级相关、肯德尔等级相关有相同等级：有相同等级：17 17 、点二列相关、点二列相关、点二列相关，其中，其中是两个二分变量对偶的连续变量的平均数，平均数， p p 、、 q q 是二分变量各自所占的比率，是二分变量各自所占的比率，是二分变量各自所占的比率， p+q=1 p+q=1 p+q=1 ，， S t S t 是连续变量的标准差是连续变量的标准差是连续变量的标准差18 18 、二列相关、二列相关、二列相关，其中，其中 S T S T S T 与与是连续变量的标准差与平均数，是连续变量的标准差与平均数， y y y 为为 P P 的正态曲线的高度的正态曲线的高度的正态曲线的高度19 19 、多系列相关、多系列相关、多系列相关，其中，其中 P i P i P i 为每系列的次数比率，为每系列的次数比率，为每系列的次数比率， y 1 y 1 y 1 为每一名义变量下限的正态曲线高度，为每一名义变量下限的正态曲线高度，为每一名义变量下限的正态曲线高度， y h y h y h 为每为每一名义变量上线的正态曲线高度，一名义变量上线的正态曲线高度，为每一名义变量对偶的连续变量的平均数，为每一名义变量对偶的连续变量的平均数， S t S t S t 为连续变量的标准差为连续变量的标准差为连续变量的标准差20 20 、总体为正态，、总体为正态，、总体为正态， σ 2 2 已知：已知：已知： 21 21 、总体为正态，、总体为正态，、总体为正态， σ 2 2 未知：未知：未知：22 22 、、23 23 、、24 24 、、。

spss授课_二项分布

H0: μ=μ0=0.001×150=0.15 H1: μ>0.15 α=0.05 p(x≥2)=1-p(x=0)-p(x=1)=0.0102<α 所以拒绝H0 注:此题也可用二项分布计算得p=0.0101529 SPSS：1 - Poisson(1 , 0.15) poisson( x , μ) 26 1 - CDF.BINORM( 1 , 150 , 0.001)
二项分布的性质
① π=0.5时分布对称，π≠0.5分布偏态 ② π不接近0或1，n较大时，近似正态，一般地要求nπ>5且n(1-π)>5
14
二项分布的应用
1.总体率的区间估计 ①查表法 n≤50 ②正态近似法 np>5 n(1-p)>5 p±uasp
15
2．率的假设检验
Ⅰ、样本率与总体率比较比较的目的是推断该样本所代表的未知总体率π与已知的总体率π0是否相等。 Ⅱ、两样本率比较的u检验
5
例1：从一人群中随机抽样，假定已知这个人群中某病的患病率为0.10，则随机抽出一人，患病人数的分布服从二点分布， X 0 1 二分类变量 p 0.9 0.1 将此过程重复若干次，如n次，即抽取了 n人，则患病人数的分布即为二项分布。 X 0 1 2 3 …… n 离散型分布 p ? ? ? ? ?
11
例3 根据以往经验，用某药治疗某病的治愈率为70%，今有10个患者用该药治疗，问： ① 至少治愈8人的概率为多少？ ② 最多治愈一人的概率为多少？
P( x≥8 ) = P( 8 ) + P( 9 ) + P( 10 ) = 1- CDF.BINORM(7,10,0.7 ) = 0.382782787 P( x≤1 ) = P( 0 ) + P( 1 ) =CDF.BINORM(1,10,0.7) = 0.000143686

spss中的常用函数

（一）算术函数
二）统计函数
注：X1为使用者界定缺失值，X2为系统缺失值，X3为非缺失值四）字符串型函数
五）时间日期函数
注：1 要正确显示以上函数值，必须先赋予其SPSS得日期型变量（DATA）格式，假设以上日期用mm/dd/yy格式显示，时间则用hh:mm:ss格式表示
2 1<=d<=31、1<=m<=12、1<=w<=52、1<=q<=4
六）其他函数
SPSS除了上述函数外，尚有日期和时间转换函数
（YOMODA\CTMIESDAYS\CTIMEHOURS\MDAYS等）、连续几率密度函数
（CDF\BINOM\CHISQ\CDF\EXP\LOGISTIC等），此外还有NORMAL（stddev）可产生平均数为0，标准差为stddev的正态分布随机数字。

UNIFORM(max)可产生平均数为0与max间呈均等分布的随机数字。

PS：还可以像EXCEL一样利用脚本编写自定义函数，目前SPSS支持python，Sax Basic(一种与VB兼容的编程语言)等语言，利用new--script可编写出自己需要的函数。

script界
面如下：。

第七章SPSS的相关分析PPT课件

2024/10/14
25
基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的变量
选择一个或多个控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量，对家庭收入与计划购房面积做偏相关分析
• 利用住房状况调查数据，分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的关系
• 两变量均为定距变量，采用简单相关系数
2024/10/14
21
偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的影响；同时收入对价格也产生影响，并通过价格变动传递到对商品需求量的影响中
相关分析须面对的四个问题
关系的强度如何
※这种关系是否为因果
关系
这种关系能否从样本推
到总体
2024/10/14
9
相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1～+1之间 – R>0表示两变量存在正的线性相关关系；r<0表示两变量存在负的
线性相关关系 – R＝1表示两变量存在完全正相关；r＝-1表示两变量存在完全负相
关；r＝0表示两变量不相关 – |r|>0.8表示两变量有较强的线性关系； |r|<0.3表示两变量之间的
线性关系较弱 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
2024/10/14

数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解

数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的数据分析软件，广泛应用于各个领域的研究和统计分析。

下面是一些常用的数据分析方法和技术，以及如何在SPSS中进行实施。

1.描述性统计分析：SPSS可以计算各种描述性统计指标，如平均数、中位数、标准差、百分位数等。

可以使用“统计”菜单下的“描述统计”选项完成。

2.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

SPSS提供了许多方法来计算相关系数，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。

可以使用“分析”菜单下的“相关”选项进行分析。

3.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。

SPSS提供了多种回归模型，如线性回归、多元回归、逐步回归等。

可以使用“分析”菜单下的“回归”选项进行分析。

4.方差分析：方差分析用于比较两个或多个组之间的平均值是否显著不同。

SPSS提供了单因素方差分析、二因素方差分析、协方差分析等多种方法。

可以使用“分析”菜单下的“方差”选项进行分析。

5.t检验和方差齐性检验：t检验用于比较两个样本平均值是否显著不同，而方差齐性检验用于检验两个样本方差是否相等。

SPSS提供了独立样本t检验、配对样本t检验、方差齐性检验等多种方法。

可以使用“分析”菜单下的“比较均值”选项进行分析。

6.散点图和箱线图：散点图用于可视化两个变量之间的关系，箱线图用于可视化不同组之间的差异。

可以使用“图表”菜单下的“散点图”和“箱线图”选项进行绘制。

7.因子分析和聚类分析：因子分析用于将多个变量归纳为较少的无关连的维度，聚类分析用于将相似的对象归为同一组。

SPSS提供了因子分析和聚类分析的功能，可以使用“分析”菜单下的“因子”和“聚类”选项进行分析。

8.生存分析：生存分析用于研究事件发生的时间和概率。

SPSS提供了生存分析的方法，如卡普兰-迈尔曲线、生存函数、风险比等。

spss复习资料整理1

第一章1.SPSS是软件英文名称的首字母缩写，其最初为Statistical Package for the Social Sciences的缩写，即“社会科学统计软件包”。

2.SPSS系统运行管理方式（SPSS的几种基本运行方式）有：（1）完全窗口菜单运行方式（2）程序运行管理方式（3）混合运行管理方式3.SPSS的界面提供的五个窗口：数据编辑窗口、结果管理窗口、结果编辑窗口、语法编辑窗口、脚本窗口。

第二章1.SPSS的文件类型：语法文件（*.sps）、数据文件（*.sav）、结果输出文件（*.spv）。

2.SPSS数据编辑器的每一行数据称为一个个案（Case）,每一个数据代表个体的属性，即变量（V ariable）。

3.SPSS变量名的命名规则：1）必须以英文字母开头，其他部分可以含有字母、数字、下划线（即“-”）；2）变量名尽量避免和SPSS已有的关键字重复，例如sum、compute、anova等；3）SPSS13及以后版本支持变量名最长为64Byte,即变量名最长为64个英文字符，或者32个中文字符；4）SPSS变量名不区分大小写，即SPSS认为Name、name、nAme这三个变量名没有区别。

4.变量度量类型：定量（个数、高度、温度等）、定序（“十分重要”、“重要”、“一般”、“不重要”）、定类（名字、地址、电话等）。

5.列和宽度的区别：变量宽度：对字符型变量，该数值决定了你能输入的字符串的长度；列：设定该变量数据视图中列的宽度。

6.变量的值标签：即对数值含义的解释。

例如：值标签1 2 男女7.默认的缺失值类型：数值型类型（.）、字符串类型（空格）。

8.数据文件的合并包括：纵向合并和横向合并（合并个案和合并变量），合并变量包括一对一合并和一对多合并。

9.SPSS用“（*）”表示变量来自于当前活动数据文件中的变量，而用“（+）”表示将要和当前数据文件进行合并的数据文件中的变量。

10.在合并数据文件之前，所有需要合并的数据文件必须预先按照关键变量进行升序排列。

SPSS精简版知识点

1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况) 分析一描述统计一描述一个班的成绩2、相关●相关身高和体重。

●偏相关身高体重和年龄。

3、回归回归一线性 Y=第一列+第二列x (前提是相关性显著) 身高预测体重。

4 、T检验(两组数据的检验)。

●单样本T检验：一组数据和某个值的比较●独立样本T检验：男女分别的数据，因此要定义1和2 !男女或者是12岁和14岁组的身高差异●相关样本T检验：一批人前后做的一组被试的前后侧5、方差分析(三组数据及以上的检验)●一个自变量两个以上水平(两个水平用T 检验) 比较均值一单因素灯光的亮度是否会影响工作效率：高中低三个水平的数据。

●两个自变量一个因变量的被试内设计几种水平结合就是几列变量(每列变量都是数据且是alb1a1b2 …) 一般线性模型一重复度量工厂的大小和灯光的亮度是否会影响工作效率：大小“高中低↵●两个自变量一个因变量的被试间设计输入三列变量(两列变量需要定义，一列变量为数据) 一般线性模型一单变量工厂的大小和灯光的亮度是否会影响工作效率：大小“高中低。

●两个自变量的混合实验设计变量输入时是以上两种方法的结合一般线性模型一重复度量工厂的大小和灯光的亮度是否会影响工作效率：大小“高中低6.卡方检验拟合度(适合性)检验：又称1*℃表的卡方检验，把一个变量分成若干类别(如性别分为男和女)。

判断几个变量是否符合一定的比例，比如男女分别是10和20人，我们需要检验他是否符合1比3的比例；如果只是简单的看几个数据之间是否有显著差异，则只需要把数据变量输入检验变量列表中即可。

输入数据一加权数据(数据-加权）——卡方检验——分别输入期望值的比例独立性检验：一个是列联表一个是四格表，把一组试验对象按两个标准分类，一个变量在行内，一个变量在列内，需要用描述统计中的交叉表，与拟合度方法一样，最后一步用交叉表不用卡方检验。

SPSS使用方法速查

SPSS方法简介自由度：自由度(degree of freedom, df)在数学中能够自由取值的变量个数，如有3个变量x、y、z，但x+y+z=18，因此其自由度等于2。

在统计学中，自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。

通常df=n-k。

其中n 为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。

自由度通常用于抽样分布中。

0.Spss的适用范围1）统计描述运用适宜的统计指标、统计表、统计图等方法，对研究对象（变量）的分布类型和数量特征进行展示的过程，通过统计描述可以研究对象的基本特征。

2）概率分布随机变量：变异现象在生物界普遍存在，这种变异现象表现在人体某一具体指标或变量上，就是其数值的变化，测量前的不可预知性，这种变量叫随机变量频数分布表和分布图描述了某一随机变量的经验分布，这是针对样本资料来透视数据的分布特征。

由于抽样的随机性，样本的经验分布会随着样本的不同而变化。

当样本扩展到总体时，随机变量的总体分布即为概率分布。

变量值的常见总体分布有正态分布、二项分布和Poisson分布，常见的抽样分布有t分布、F分布和x2分布，本质上这两种分布都是概率分布。

3）参数估计与假设检验统计推断是根据样本提供的信息，以一定的概率对总体的分布及其特征作推断，常包含参数估计和假设检验。

参数估计是指由样本统计量估计总体参数；假设检验是指对所估计的总体的首先提出某种假设，然后根据随机样本信息及抽样误差理论，应用小概率反证法逻辑思维推断某种假设可被接受或拒绝的统计检验方法。

4）t检验T检验是以t分布为基础，是数值资料中常用的假设检验方法主要用于两个均数的比较。

理论上，t检验的应用条件要求样本来自正态分布总体，随机样本且总体方差齐性。

当样本含量（确切讲是自由度）较大时，t分布近似于正态分布，可用u检验（又称z检验），此情况下t检验等价于u检验。

5）方差分析对于多个样本均数的比较，需用方差分析，多样本均数的比较不能反复使用t检验的原因是会增大I性错误的概率。

函数对照表

数值型
返回一个来自柯西分布且具有指定位置 loc 和标度参数 scale 的随机数
数值型
返回一个来自卡方分布且具有指定自由度 df 的随机数
数值型
返回一个来自指数分布且具有指定形状参数 shape 的随机数
数值型
返回一个来自 F 分布且具有指定自由度的随机数
数值型
返回一个来自伽玛分布且具有指定形状参数 shape 和标度参数 scale 的随机数
返回自变量的变异系数（标准差/均值）。该函数要求两个或两个以上自变量，且自变量必须为数值型。
LAG(variable)
返回数据文件中前一个观测量所属变量的值。对数值型或字第一个观测量来说将返回缺失值（数值型变量）符型
或空格（字符型变量）。
LAG(variable,ncases)
返回数据文件中前面第数值型或字
NORMAL(stddev) RV.BERNOULLI(prob) RV.BETA(shape1,shape2) RV.BINOM(n,prob) RV.CAUCHY(loc,scale) RV.CHISQ(df) RV.EXP(shape) RV.F(df1,df2) RV.GAMMA(shape,scale) RV.GEOM(prob) RV.HYPER(total,sample,hits) PLACE(mean,scale) RV.LOGISTIC(mean,scale) RV.LNORMAL(a,b)
数值型
RV.WEIBULL(a,b)
数值型
UNIFORM(max)
数值型
返回一个来自负二项分布且具有指定临界值 theshold 和概率参数 prob 的随机数返回一个来自正态分布且具有指定均值 mean 和标度参数 stddev 的随机数返回一个来自帕雷托分布且具有指定临界值 threshold 和形态参数 shape 的随机数返回一个来自泊松分布且具有指定均值 mean 的随机数返回一个来自学生 T 分布且具有指定自由度 df 的随机数返回一个来自均匀分布且具有指定最大值 max 和最小值 min 的随机数返回一个来自威布尔分布且具有指定参数的随机数返回一个来自均匀分布且介于 0 和指定参数 max 之间的随机数。Max 也可以是负数

SPSS Modeler常用函数简介

SPSS Modeler常用函数简介SPSS Modeler软件包含多种功能丰富的函数，几乎涵盖了我们日常工作的各种需要，主要有信息函数、转换函数、比较函数、逻辑函数、数值函数、三角函数、概率函数、位元整数运算、随机函数、字符串函数、日期和时间函数、序列函数、全局函数、空值和Null 值处理函数、特殊函数等15大类，本讲义将逐一介绍并说明其注意事项。

在本讲义中涉及到的函数，具体的字段格式按照如下约定表示：此外，本讲义中的函数以函数、结果类型（整数、字符串等）和说明（如果有）各占一列的形式一一列举说明。

例如，对函数rem的说明如下。

1. 信息函数信息函数用于深入了解特定字段的值。

它们通常用于派生标志字段。

例如，可以使用@BLANK函数来创建一个标志字段，以指示选定字段的值为空值的记录。

同样，可以使用存储类型函数（如is_string）来检查某个字段的存储类型。

2. 转换函数转换函数可用来构建新字段和转换现有文件的存储类型。

例如，可通过将字符串连接在一起或分拆字符串来形成新字符串。

若要连接两个字符串，请使用运算符“><”。

例如，字段Site的值为"BRAMLEY"，则"xx"><Site将返回"xxBRAMLEY"。

即使参数不是字符串，“><”的结果也始终是字符串，因此，如果字段V1为3，字段V2为5，则V1><V2将返回"35"（字符串而非数值）。

请注意，转换函数及其他要求特定类型输入（如日期或时间值）的函数取决于“流选项”对话框中指定的当前格式。

例如，要将值为Jan2003、Feb2003等的字符串字段转换为日期存储格式，请选择MONYYYY作为流的默认日期格式。

3. 比较函数比较函数用于字段值的相互比较或与指定字符串进行比较。

例如，可以使用“=”来检查字符串是否相等。